Deep Learning mit TensorFlow 2 Schulung

Diese live angebotene Schulung unter Anleitung in <ort> (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die ihr Verständnis von Computer Vision vertiefen und die Fähigkeiten von TensorFlow zur Entwicklung anspruchsvoller Bildverarbeitungsmodelle mit Google Colab erkunden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konvolutionale neuronale Netze (CNNs) mit TensorFlow zu erstellen und zu trainieren.
• Google Colab für skalierbare und effiziente cloud-basierte Modellentwicklung zu nutzen.
• Bildvorverarbeitungstechniken für Computer-Vision-Aufgaben zu implementieren.
• Computer-Vision-Modelle für reale Anwendungen bereitzustellen.
• Transfer Learning einzusetzen, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Die Ergebnisse von Bildklassifizierungsmodellen zu visualisieren und zu interpretieren.

Diese von Lehrkräften durchgeführte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Dateningenieure und Entwickler auf mittlerem Niveau, die tieferes Verständnis für Deep-Learning-Techniken erwerben und diese in der Google Colab-Umgebung anwenden möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer folgende Kompetenzen besitzen:

• Google Colab für Deep-Learning-Projekte einrichten und navigieren.
• Die Grundlagen neuronaler Netze verstehen.
• Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow implementieren.
• Deep-Learning-Modelle trainieren und auswerten.
• Fortgeschrittene Funktionen von TensorFlow für das Deep Learning nutzen.

Diese live durchgeführte Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, die TensorFlow nutzen möchten, um potenzielle Betrugsdaten zu analysieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Ein Betrugserkennungsmodell mit Python und TensorFlow zu erstellen.
• Liniere Regressionen und lineare Regressionsmodelle zur Betrugsprognose aufzubauen.
• Eine durchgängige KI-Anwendung zur Analyse von Betrugsdaten zu entwickeln.

Dieser Kurs vermittelt Ihnen zunächst das konzeptionelle Wissen über neuronale Netzwerke und allgemein über Algorithmen des maschinellen Lernens sowie über Deep Learning (Algorithmen und Anwendungen).

Teil 1 (40 %) dieser Schulung legt den Schwerpunkt auf die Grundlagen, hilft Ihnen jedoch auch dabei, die richtige Technologie zu wählen: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras usw.

Teil 2 (20 %) der Schulung führt in Theano ein – eine Python-Bibliothek, das das Schreiben von Deep-Learning-Modellen vereinfacht.

Teil 3 (40 %) der Schulung konzentriert sich stark auf TensorFlow – die API der Open-Source-Softwarebibliothek von Google für Deep Learning. Alle Beispiele und Hands-on-Übungen werden in TensorFlow durchgeführt.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep-Learning-Projekte einsetzen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• ein gutes Verständnis von Deep Neural Networks (DNN), CNN und RNN haben
• die Struktur und Bereitstellungsmechanismen von TensorFlow verstehen
• in der Lage sein, Aufgaben zur Installation, Produktionsumgebung und Architektur sowie zur Konfiguration durchzuführen
• in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Debugging durchzuführen und Monitoring zu betreiben
• in der Lage sein, fortgeschrittene produktionstaugliche Aufgaben wie das Trainieren von Modellen, das Erstellen von Graphen und Logging zu implementieren